医学 AI

Polarization-Sensitive Module for Optical Coherence Tomography Instruments

光学相干断层扫描仪器的偏振敏感模块

Po-Yi Lee, Chuan-Bor Chueh, Milen Shishkov, Sebastián Ruiz-Lopera, Tai-Ang Wang, Hsiang-Chieh Lee, Teresa Chen, Brett E. Bouma, Martin Villiger

专题命中 生物医学文本 ：biomedical(abstract)

AI总结 研究提出模块化PS-OCT框架，通过样品臂半波片与标准OCT平台集成，经多次测量重建样品偏振特性，引入相位优化策略，以最小硬件修改实现模块，降低复杂性，有望促进PS-OCT成像在多场景广泛应用。

Comments 12 pages, 10 figures

Largest eigenvalue statistics of wavefront shaping in complex scattering media

复杂散射介质中波前整形的最大特征值统计

Grégory Schehr, Hasan Yılmaz

专题命中 生物医学文本 ：biomedical(abstract)

AI总结 研究复杂散射介质中波前整形的增强因子波动，结合实验、模拟与随机矩阵理论确定其分布。弱散射时随机矩阵预测有效，强散射波动大，增强因子可度量聚焦性能并探测长程介观相关性。

Ultra-slow capillary rise on hydrogel surfaces

超慢毛细上升现象在明胶凝胶表面的研究

Anagha Datar, Joonas Ryssy, Aku O. Toivonen, Matilda Backholm

专题命中 生物医学文本 ：biomedical(abstract)

AI总结 研究揭示了明胶凝胶表面出现的超慢毛细上升现象，提出基于多孔凝胶网络的新型模型，实现了对凝胶界面渗透性的高精度非侵入式估计，为生物医学应用提供支持。

Journal ref Soft Matter (2026)

Statistical inference for the probability of necessity for causal attribution

因果归因必要性概率的统计推断

Ping Zhang, Ruoyu Wang, Wang Miao

专题命中 生物医学文本 ：biomedical(abstract)

AI总结 研究因果归因必要性概率的统计推断，针对其非点识别及非光滑性难题，引入边际条件，建立半参数效率理论，提出渐近有效估计器与置信区间，可利用协变量缩短区间长度，在多领域有潜在应用。

Sample-based detectability and moving horizon state estimation of continuous-time systems

基于采样的连续时间系统可检测性与移动时域状态估计

Isabelle Krauss, Victor G. Lopez, Matthias A. Müller

专题命中 生物医学文本 ：biomedical(abstract)

AI总结 提出非线性连续时间系统在非规则输出测量下的可检测性条件（采样增量输入/输出至状态稳定性），并设计采样移动时域估计方案，通过生物医学仿真验证其鲁棒稳定性。

Uniform inference for kernel instrumental variable regression

核工具变量回归的一致推断

Marvin Lob, Rahul Singh, Suhas Vijaykumar

专题命中 生物医学文本 ：biomedical(abstract)

AI总结 研究为核工具变量回归开发有效且精确的置信集，核心方法是特定引导程序，主要贡献是提供实用推断程序，提升核方法在因果分析中的价值。

CoSMeTIC: Zero-Knowledge Computational Sparse Merkle Trees with Inclusion-Exclusion Proofs for Clinical Research

CoSMeTIC：用于临床研究的具有包含-排除证明的零知识计算稀疏默克尔树

Mohammad Shahid, Paritosh Ramanan, Mohammad Fili, Guiping Hu, Hillel Haim

专题命中 生物医学文本 ：biomedical(abstract)

AI总结 提出CoSMeTIC框架，利用计算稀疏默克尔树生成可验证的包含和排除证明，在保护患者隐私的同时实现监管合规，通过亨廷顿病和HIV-1案例验证了隐私与统计保真度的平衡。

Assessing Monotone Dependence: Area Under the Curve Meets Rank Correlation

评估单调依赖性：曲线下面积与秩相关的结合

Eva-Maria Walz, Andreas Eberl, Tilmann Gneiting

专题命中 生物医学文本 ：biomedical(abstract)

AI总结 本文统一了连续和二分结果下单调依赖性的度量，引入非对称等级相关（AGC）和单调关联系数（CMA），连接了AUC与Spearman's Rho，并建立了中心极限定理和DeLong型检验。

Comments Substantially expanded and revised

From Risk Sets to Martingales: A Counting-Process Framework for Event-History Learning

从风险集到鞅：事件历史学习的计数过程框架

Eliuvish Han Cui

专题命中 生物医学文本 ：biomedical(abstract)

AI总结 提出统一计数过程框架，将删失、复发、多状态等事件历史数据转化为风险过程、跳跃过程、补偿子等五个对象，涵盖经典生存分析方法并给出计算、理论和应用三方面贡献。

Comments 144 pages, 43 figures, 9 tables

Brownian Motion with a Pulse: A Biostatistician's Guide to Diffusions, Bridges, Functional PCA, and First-Passage Models

带脉冲的布朗运动：生物统计学家指南——扩散、桥、函数主成分分析和首达时间模型

Eliuvish Han Cui

机构 * Department of Biostatistics, University of California, Los Angeles, Los Angeles, CA, USA（加州大学洛杉矶分校生物统计学系） ； Kuntuo, an IQVIA company, China（IQVIA旗下公司Kuntuo，中国） 纠错

专题命中 生物医学文本 ：biomedical(abstract)

AI总结 本文教程系统介绍布朗运动在生物统计中的应用，涵盖构造、路径性质、马尔可夫性、Karhunen-Loeve展开、函数主成分分析、反射原理、局部时、随机微分方程、布朗桥及经验过程极限，并通过纵向生物标志物、退化建模等实例展示其应用。

Comments 24 pages, 4 figures, 5 tables; tutorial article with a reproducible illustrative experiment

Tests for categorical data beyond Pearson: A distance covariance and energy distance approach

超越Pearson的分类数据检验：距离协方差与能量距离方法

Fernando Castro-Prado, Wenceslao González-Manteiga, Javier Costas, Fernando Facal, Dominic Edelmann

专题命中 生物医学文本 ：biomedical(abstract)

AI总结 针对分类变量独立性检验，提出基于距离协方差和能量距离的方法，克服Pearson卡方检验和G检验的缺陷，无需重采样即可校准零分布。

Comments 21 pages (including appendices) with 5 figures

Journal ref Biometrical Journal 68 (2026), e70129

Precision Medicine for the Population-The Hope and Hype of Public Health Genomics

人群的精准医学——公共卫生基因组学的希望与炒作

JunBo Wu, Nathaniel Comfort

专题命中 生物医学文本 ：biomedical(abstract)

AI总结 本文批判“精准公共卫生”过度强调基因组数据对健康结果的决定作用，通过对比进步时代（1890-1920）的类似尝试，指出基因型驱动的预防性公共卫生可能对弱势群体造成伤害，并建议优先整合从分子到社会多层次的数据以避免风险。

Comments 11 pages

Micro-Swarm Locomotion Optimization in Dynamic Flow using Multi-Objective Multi-Agent Reinforcement Learning

动态流场中微群集运动优化的多目标多智能体强化学习方法

Josef Berman, Oren Gal

机构 * Hatter Department of Marine Technologies, Leon H. Charney School of Marine Sciences, University of Haifa（哈特尔海洋技术系，列昂·H·夏恩海洋科学学院，海法大学） 纠错

专题命中 生物医学文本 ：biomedical(abstract)

AI总结 提出混合CFD与多目标多智能体强化学习框架，通过PCGrad解决梯度冲突，在振荡流中优化微机器人集群的上游推进、能量效率和运动平滑性。

Chain of Flow: ECG-Conditioned 4D Cardiac Cine Generation from Patient-Specific Anatomical Anchor

流动链：基于患者特定解剖锚点的ECG条件4D心脏电影生成

Haofan Wu, Nay Aung, Theodoros N. Arvanitis, Joao A. C. Lima, Steffen E. Petersen, Le Zhang

机构 * School of Engineering, College of Engineering and Physical Sciences, University of Birmingham（英国伯明翰大学工程学院） ； William Harvey Research Institute, NIHR Barts Biomedical Research Centre, Queen Mary University London（伦敦Queen Mary大学威廉·哈里维研究所） ； Barts Heart Centre, St Bartholomew’s Hospital, Barts Health NHS Trust（巴特勒医院心脏中心，圣巴塞洛缪医院，巴特勒健康 NHS信托） ； Division of Cardiology, Johns Hopkins University School of Medicine（约翰霍普金斯大学医学院心脏病科） 纠错

专题命中 健康监测 ：MRI(summary_cn,abstract)；分类 cs.CV

AI总结 提出Chain of Flow (COF)框架，利用患者特定MRI和当前ECG生成4D心脏电影，在UK Biobank上实现高图像保真度和下游功能性能。

Comments 10 pages, 8 figures. Submitted to IEEE Transactions on Medical Imaging (TMI). Code will be released after review

Automated ECG Interval Measurement and Wave Delineation Using Fast Fourier Convolution ResNet

基于快速傅里叶卷积残差网络的自动心电图间期测量与波形描记

Farhan Adam Mukadam, Harshit Mishra, Nachiket Makwana, Pradyot Tiwari, Subramani Kandasamy, KVS Hari

专题命中 健康监测 ：diagnosis(abstract)；分类 cs.LG、eess.SP

AI总结 本研究针对心电图间期测量的评估缺口，采用快速傅里叶卷积残差网络，在10646份临床心电图上完成大规模评估，明确了模型的精度、偏差及适用心律范围，为临床应用提供了可靠依据。

Comments 11 pages, 5 figures, and 7 tables. Includes large-scale evaluation on 10,646 12-lead ECGs

Composite Reward Design in PPO-Driven Adaptive Filtering

基于PPO的自适应滤波器复合奖励设计

Abdullah Burkan Bereketoglu

机构 * Middle East Technical University (METU)（中东技术大学） 纠错

专题命中 健康监测 ：biomedical(abstract)；分类 cs.LG、eess.SP

AI总结 本文提出基于PPO的自适应滤波框架，通过复合奖励平衡信噪比提升、均方误差降低和残差平滑度，实验显示其在动态非稳态环境中优于传统滤波器。

Comments 8 pages, 4 figures, 2 table, 26th International Conference on Computational Science - Workshops (MLDADS-26) ,Keywords: Reinforcement learning, Adaptive filtering, Noise reduction, PPO

LVCG: Learning ECG Representations in the Latent Vectorcardiogram Space

在向量心电图空间中学习心脏潜在表示

Bosong Huang, Panzhen Zhao, Zengxiang Li, Patricia Lee, Wei Jin, Alan Wee-Chung Liew, Ming Jin, Shirui Pan

机构 * Griffith University, Australia（格里菲斯大学） ； SingHealth Duke-NUS AI in Medicine Institute, Singapore（新加坡SingHealth Duke-NUS医学人工智能研究所） ； Emory University, USA（埃默里大学） 纠错

专题命中 健康监测 ：diagnosis(abstract)；分类 cs.LG

AI总结 针对标准十二导联心电图表示学习中的冗余和过拟合问题，提出基于Frank向量心电图模型的LVCG框架，在物理潜在空间中学习视图不变的心脏电活动表示，提升鲁棒性和泛化能力。

Knowledge-Guided Cross-Modal Fusion for Adult-to-Pediatric ECG Transfer via Label-Conditioned Contrastive Alignment

通过标签条件对比对齐实现成人到儿科心电图转换的知识引导跨模态融合

Xinran Liu, Yuwen Li, Hongxiang Gao, Heyang Xu, Jianqing Li, Zongmin Wang, Chengyu Liu

机构 * School of Instrument Science and Engineering, Southeast University（东南大学仪器科学与工程学院） ； Nanjing Medical University（南京医科大学） ； Zhengzhou University（郑州大学） 纠错

专题命中 健康监测 ：diagnosis(abstract)；分类 cs.LG

AI总结 研究针对成人与儿科心电图转换问题，提出知识引导的跨模态融合框架PEACE，通过标签条件对比对齐等方法，在有限监督下实现更好的儿科心电图解释，消融实验证明标签条件知识对齐是关键驱动因素。

Comments This article was accidentally submitted as a new arXiv paper instead of a replacement of arXiv:2605.00647. Please refer to arXiv:2605.00647 for the correct and updated version

Searching Neural Architectures for Sensor Nodes on IoT Gateways

搜索物联网网关上传感器节点的神经架构

Andrea Mattia Garavagno, Edoardo Ragusa, Antonio Frisoli, Paolo Gastaldo

机构 * University of Genoa（基因瓦大学） 纠错

专题命中 健康监测 ：diagnosis(abstract)；分类 cs.LG

AI总结 提出一种在物联网网关上自动设计神经网络的方法，保护数据隐私，在Raspberry Pi Zero 2上10小时内搜索出达到SOTA的架构。

Journal ref IEEE Internet of Things Journal, vol. 12, no. 21, pp. 44492-44501, 2025

Label-Conditioned Cross-Modal Fusion for Adult-to-Pediatric ECG Transfer via Curriculum-Gated Contrastive Alignment

基于标签的跨模态融合用于成人到儿童ECG转移 via 课程门控对比对齐

Xinran Liu, Yuwen Li, Hongxiang Gao, Heyang Xu, Jianqing Li, Zongmin Wang, Chengyu Liu

机构 * School of Instrument Science and Engineering, Southeast University（东南大学仪器科学与工程学院） ； Nanjing Medical University（南京医科大学） ； Zhengzhou University（郑州大学） 纠错

专题命中 健康监测 ：diagnosis(abstract)；分类 cs.LG

AI总结 本文提出PEACE框架，通过预训练和适应性融合提升儿童ECG诊断，采用对比学习和课程适应策略，在有限标注下实现高准确率。

Robust and Generalizable Atrial Fibrillation Detection from ECG Using Time-Frequency Fusion and Supervised Contrastive Learning

基于时频融合与监督对比学习的ECG心房颤动鲁棒检测方法

Hongtao Li, Jia Wei, Jia Xiao, Yuanjun Lai, Mingyang Liu, Shuzhen Lv, Xueqiang Ouyang

专题命中 健康监测 ：diagnosis(abstract)；分类 q-bio

AI总结 本文提出一种结合时频融合与监督对比学习的ECG心房颤动检测方法，通过双向门控模块和跨模态学习策略提升模型鲁棒性和跨数据集泛化能力。

Flexi-NeurA: A Flexible Neuromorphic Accelerator with Adaptive Bit-Precision Exploration for Edge Devices

Flexi-NeurA：一种具有自适应位宽探索能力的灵活神经形态加速器，适用于边缘设备

Mohammad Farahani, Mohammad Rasoul Roshanshah, Saeed Safari

专题命中 健康监测 ：biomedical(abstract)

AI总结 提出Flexi-NeurA灵活神经形态加速器，结合设计时可配置性与时分复用事件驱动处理，并引入Flex-plorer工具自动探索最优定点精度，在生物医学、视觉识别等任务中实现精度与功耗的平衡。

MedFedPure: A Medical Federated Framework with MAE-based Detection and Diffusion Purification for Inference-Time Attacks

MedFedPure: 基于MAE检测和扩散净化的医疗联邦框架用于推理时攻击防御

Mohammad Karami, Mohammad Reza Nemati, Aidin Kazemi, Ali Mikaeili Barzili, Hamid Azadegan, Behzad Moshiri

机构 * School of Electrical and Computer Engineering（电气与计算机工程学院） ； Max Planck Institute for Brain Research（马克斯·普朗克脑研究所在法兰克福） ； School of Computer Engineering,University of Science and Technology (IUST)（科学技术大学（IUST）计算机工程学院） ； Department of Electrical and Computer Engineering（电气与计算机工程系） ； University of Waterloo（滑铁卢大学） 纠错

专题命中 医学数据与评测 ：MRI(summary_cn,abstract)；diagnosis(abstract)；分类 cs.LG

AI总结 提出MedFedPure框架，结合个性化联邦学习、掩码自编码器检测和自适应扩散净化，在推理时防御对抗攻击，在Br35H脑MRI数据集上强攻击下准确率从49.50%提升至87.33%，干净准确率保持97.67%。

M3CoTBench: Benchmark Chain-of-Thought of MLLMs in Medical Image Understanding

M3CoTBench：医学图像理解中多模态大语言模型的思维链基准测试

Juntao Jiang, Jiangning Zhang, Yali Bi, Jinsheng Bai, Weixuan Liu, Weiwei Jin, Zhucun Xue, Yong Liu, Xiaobin Hu, Shuicheng Yan

机构 * Zhejiang University（浙江大学） ； University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； East China Normal University（华东师范大学） ； Zhejiang Provincial People’s Hospital（浙江省人民医院） ； National University of Singapore（新加坡国立大学） 纠错

专题命中 医学数据与评测 ：medical image(title,abstract)；diagnosis(abstract)；分类 cs.CV、eess.IV

AI总结 提出M3CoTBench基准，通过多层级难度数据集和专用评估指标，系统评测多模态大语言模型在医学图像理解中的思维链推理正确性、效率、影响和一致性。

Comments 39 pages, 8 figures; accepted by ICLR 2026

Doctorina MedBench: A Dialogue-Based Benchmark and Evaluation Framework for Agent-Based Medical AI

Doctorina MedBench：基于真实医患交互的医疗AI端到端评估框架

Anna Kozlova, Stanislau Salavei, Pavel Satalkin, Hanna Plotnitskaya, Sergey Parfenyuk, Andy Nkansah

机构 * A.I. Doctor Medical Assist LTD（A.I. Doctor Medical Assist有限公司） 纠错

专题命中 医学数据与评测 ：medical AI(title,abstract)；diagnosis(abstract)；分类 cs.LG

AI总结 Doctorina MedBench通过模拟真实医患对话评估医疗AI系统，包含诊断、观察、治疗和步骤计数四项指标，用于评估临床正确性和对话效率，同时支持多层级测试和质量监控。

Towards a more realistic evaluation of machine learning models for bearing fault diagnosis

迈向更现实的机器学习模型在轴承故障诊断中的评估

João Paulo Vieira, Victor Afonso Bauler, Rodrigo Kobashikawa Rosa, Danilo Silva

机构 * Department of Electrical and Electronic Engineering, Federal University of Santa Catarina（电气与电子工程系，圣卡塔琳娜联邦大学） ； Department of Mechanical Engineering, Federal University of Santa Catarina（机械工程系，圣卡塔琳娜联邦大学） 纠错

专题命中 医学数据与评测 ：diagnosis(title,abstract)；分类 cs.LG、eess.SP

AI总结 本文探讨了振动基轴承故障诊断中数据泄漏问题，提出无泄漏评估方法，改进分类任务为多标签问题，并通过四个数据集验证了方法对提升工业故障诊断系统可靠性的重要性。

Comments To appear in Mechanical Systems and Signal Processing

Journal ref Mechanical Systems and Signal Processing, Volume 258, 2026, 114640

Inclusive Federated Learning Through Compliance-Weighted Noise Allocation in Healthcare AI

通过医疗保健人工智能中合规加权噪声分配实现包容性联邦学习

Santhosh Parampottupadam, Melih Coşğun, Sarthak Pati, Maximilian Zenk, Saikat Roy, Dimitrios Bounias, Benjamin Hamm, Sinem Sav, Ralf Floca, Klaus Maier-Hein

机构 * German Cancer Research Center (DKFZ)（德国癌症研究中心） ； Heidelberg University（海德堡大学） ； Bilkent University（比尔肯特大学） ； Indiana University（印第安纳大学） ； Heidelberg University Hospital（海德堡大学医院） ； MLCommons 纠错

专题命中 医学数据与评测 ：healthcare AI(title)；clinical AI(abstract)；分类 cs.LG

AI总结 研究针对联邦学习受隐私等问题限制，引入合规感知框架。通过合规评分工具映射噪声尺度，在肺炎和乳腺MNIST数据集上评估策略。结果表明合规加权分配可让低合规机构加入且不损性能，提供可审计噪声控制。

FedBiCross: Personalized One-Shot Federated Learning on Medical Images

FedBiCross: 医学图像上的个性化一次性联邦学习

Yuexuan Xia, Yinghao Zhang, Yalin Liu, Hong-Ning Dai, Yong Xia

机构 * School of Computer Science and Engineering, Northwestern Polytechnical University, China（西北工业大学计算机科学与工程学院） ； School of Science and Technology, Hong Kong Metropolitan University, Hong Kong（香港 Metropolitan 大学科学与技术学院） ； Department of Computer Science, Hong Kong Baptist University, Hong Kong（香港 Baptist 大学计算机科学系） 纠错

专题命中 医学数据与评测 ：medical image(title,abstract)；分类 cs.LG

AI总结 提出FedBiCross框架，通过聚类、双层跨簇优化和个性化蒸馏解决非独立同分布数据下一次性联邦学习中知识蒸馏效果差的问题，在四个医学图像数据集上优于现有方法。

Comments Accepted by BlockSys 2026. This version of the contribution has been accepted for publication, after peer review (when applicable) but is not the Version of Record and does not reflect post-acceptance improvements, or any corrections

MedFailBench: A Clinician-Built Open-Source Benchmark for Medical AI Safety Boundary Inspection

MedFailBench：用于医学人工智能安全边界检查的临床医生构建的开源基准测试

Goktug Ozkan

机构 * Kutahya Emet Dr. Fazil Dogan State Hospital（屈塔希亚埃梅特法齐尔·多安州立医院） 纠错

专题命中 医学数据与评测 ：medical AI(title,abstract)

AI总结 MedFailBench提出不同问题，构建合成基准测试和失败图谱，通过严重程度和安全门类型标记医学人工智能错误，当前版本含44个合成病例等内容，以特定许可形式发布并带有DOI。

Comments 6 pages; synthetic benchmark reviewed by a clinician; no patient data

The pretraining domain outweighs the training objective in setting the privacy-utility trade-off of differentially private medical image analysis

自监督预训练在差分隐私医疗图像分析中的作用

Soroosh Tayebi Arasteh, Mina Farajiamiri, Mahshad Lotfinia, Behrus Hinrichs-Puladi, Jonas Bienzeisler, Mohamed Alhaskir, Mirabela Rusu, Christiane Kuhl, Sven Nebelung, Daniel Truhn

专题命中 医学数据与评测 ：medical image(title)；分类 cs.CV、cs.LG

AI总结 本文研究了自监督预训练在差分隐私医疗图像分析中的作用，发现DINOv3初始化在DP下优于ImageNet初始化，但不如领域特定监督预训练。